要创建图像搜索引擎，首先要构建一个特征提取管道。使用ResNet或VGG16等预训练模型从图像中提取特征向量。将这些向量存储在可搜索的数据库中，如Elasticsearch或FAISS。
当用户输入图像时，使用相同的管道对其进行预处理并提取其特征向量。使用相似性度量 (如余弦相似性或欧几里得距离) 在数据库中搜索相似向量。返回最相似的图像作为结果。
通过用户友好的界面和可扩展性功能 (如缓存和分布式存储) 增强引擎。为了提高性能，请在特定于域的数据集上微调特征提取器。
SIFT 图像特征提取方法是如何工作的？
继续阅读
嵌入可以用于多模态数据吗？
是的，嵌入通常可以在不同的任务中重用，特别是当它们已经在大型数据集上进行了预训练并捕获了可概括的特征时。例如，像Word2Vec或GloVe这样的词嵌入可以在各种NLP任务中重复使用，比如情感分析、文本分类或机器翻译，而不需要从头开始重新训
大型语言模型的保护措施如何区分敏感和非敏感的上下文？
是的，LLM护栏可以利用嵌入来更好地理解上下文。嵌入是单词或短语的密集向量表示，有助于模型理解给定上下文中单词之间的含义和关系。Guardrails可以使用这些嵌入来检测语言中的细微差别，并识别内容是否跨越道德或安全界限。
例如，如果用户
AutoML与可解释人工智能（XAI）之间的关系是什么？
“自动机器学习（AutoML）和可解释人工智能（XAI）在人工智能领域中扮演着不同但互补的角色。AutoML 关注于自动化将机器学习应用于现实问题的过程，使用户能够在不需要深入理解基础算法或编程的情况下构建模型。另一方面，XAI 旨在使这些